在Python解释器中的这些指令之后,你会看到一个带有图形的窗口:
from matplotlib.pyplot import *
plot([1,2,3])
show()
# other code
不幸的是,我不知道如何在程序进行进一步计算时继续交互式地探索show()创建的图形。
这可能吗?有时计算很长,如果在检查中间结果时进行计算将会有所帮助。
在Python解释器中的这些指令之后,你会看到一个带有图形的窗口:
from matplotlib.pyplot import *
plot([1,2,3])
show()
# other code
不幸的是,我不知道如何在程序进行进一步计算时继续交互式地探索show()创建的图形。
这可能吗?有时计算很长,如果在检查中间结果时进行计算将会有所帮助。
当前回答
Try
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.show(block=False)
# other code
# [...]
# Put
plt.show()
# at the very end of your script to make sure Python doesn't bail out
# before you finished examining.
show()文档说:
在非交互模式下,显示所有图形并阻塞直到图形关闭;在交互模式下,除非在从非交互模式切换到交互模式之前创建了图形,否则没有效果(不推荐)。在这种情况下,它会显示数字,但不会阻塞。 单个实验关键字参数block可以被设置为True或False以覆盖上面描述的阻塞行为。
其他回答
使用plt.show(block=False),并在脚本的末尾调用plt.show()。
这将确保脚本完成时窗口不会关闭。
如果你想打开多个图形,同时保持它们全部打开,这段代码适合我:
show(block=False)
draw()
在我的系统上,show()没有阻塞,尽管我希望脚本在继续之前等待用户与图形交互(并使用'pick_event'回调来收集数据)。
为了阻止执行直到绘图窗口关闭,我使用了以下方法:
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y)
# set processing to continue when window closed
def onclose(event):
fig.canvas.stop_event_loop()
fig.canvas.mpl_connect('close_event', onclose)
fig.show() # this call does not block on my system
fig.canvas.start_event_loop_default() # block here until window closed
# continue with further processing, perhaps using result from callbacks
但是请注意,canvas.start_event_loop_default()产生了以下警告:
C:\Python26\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py:2051: DeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented
warnings.warn(str,DeprecationWarning)
尽管脚本仍然在运行。
使用matplotlib调用不会阻塞:
使用画():
from matplotlib.pyplot import plot, draw, show
plot([1,2,3])
draw()
print('continue computation')
# at the end call show to ensure window won't close.
show()
使用交互模式:
from matplotlib.pyplot import plot, ion, show
ion() # enables interactive mode
plot([1,2,3]) # result shows immediatelly (implicit draw())
print('continue computation')
# at the end call show to ensure window won't close.
show()
下面是我找到的最简单的解决方案(线程阻塞代码)
plt.show(block=False) # this avoids blocking your thread
plt.pause(1) # comment this if you do not want a time delay
# do more stuff
plt.show(block=True) # this prevents the window from closing on you